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미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
검증데이터 분할을 할 때 왜 gender를 drop하나요? from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_val,y_train,y_val =train_test_split( train.drop('gender',axis=1),train['gender'] ,test_size=0.2,random_state=0) print(X_train.shape,X_val.shape,y_train.shape,y_val.shape)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
pred 컬럼 명이 0또는1이 아니라 문자일 때 컬럼을 선택해주기 위해서 pos_label을 사용해준다고 하셨는데 모든 평가지표에서 pos_label을 사용해야 하는지와 pos_label을 써서 컬럼을 선택해줬는데, 실제 값을 예측할 때 {'pred':pred[:,1]}을 해주는게 맞는지 궁금합니다 이미 한 컬럼이 선택됐는데 범위를 지정할 경우 이상이 없을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
pop 이용하지않고 제가 쓴 것처럼 저런 코드로 target 지정하면 추후에 어디에 문제가 발생할까요? import pandas as pd train=pd.read_csv("train.csv") test=pd.read_csv("test.csv") #분류문제이고 랜덤으로 할것이다. #전처리 필요없음 (결측치없음) #basic 수치형데이터만 활용 train.info() target=train['Segmentation'] train=train[['Age','Work_Experience','Family_Size']] test=test[['Age','Work_Experience','Family_Size']] from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model=RandomForestClassifier() model.fit(train,target) pred=model.predict(test) pred
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
유형2의 문제인데요. 생성자가 있는지 없는지 판단하는걸 어떻게 하는거죠? class가 있으면 생성자가 있는 거 아닌가요 ㅠ?
해결됨
한 입 크기로 잘라먹는 Next.js
import BookItem from "@/app/components/book-item"; import BookListSkeleton from "@/app/components/skeleton/book-list-skeleton"; import { fetchSearchBooks } from "@/app/lib/fetch-search-books"; import { Suspense } from "react"; // export const dynamic = "force-dynamic"; // 특정 페이지 유형을 강제로 설정하는 dynamic 세그먼트 옵션 // 1. auto - 아무것도 강제하지 않는 옵션, 기본형 // 2. force-dynamic - dynamic 페이지를 강제하는 옵션 // 3. force-static - static 페이지를 강제하는 옵션 // 4. error - static 페이지를 강제하지만 이로 인해 오류가 발생할 것으로 예상되면 빌드과정에서 오류를 발생하는 옵션 async function SearchResult({ q }: { q: string }) { const searchBooks = await fetchSearchBooks(q); return ( <> {searchBooks.map((book) => { return <BookItem key={book.id} {...book} />; })} </> ); } export default async function Page({ searchParams, }: { searchParams: { q?: string }; }) { return ( <Suspense fallback={<BookListSkeleton count={3} />}> <SearchResult q={searchParams.q || ""} /> </Suspense> ); } 스켈레톤 UI를 적용하고 있는데 속도를 3g로 하고 새로고침을 해도 Suspence가 작동하지 않고 페이지가 랜더링 됩니다. 그리고 터미널에서 이런 에러가 발생하고 있습니다. Error: Route "/search" used `searchParams.q`. `searchParams` should be awaited before using its properties. Learn more: https://nextjs.org/docs/messages/sync-dynamic-apis at Page (src/app/(with-searchbar)/search/page.tsx:31:37) 29 | return ( 30 | <Suspense fallback={<BookListSkeleton count={3} />}> > 31 | <SearchResult q={searchParams.q || ""} /> | ^ 32 | </Suspense> 33 | ); 34 | } GET /search?q=%ED%95%9C 200 in 47ms SearchResult가 서버 컴포넌트로 만들어져 있어서 서버에서 이미 만들어 가져오기 때문에 fallback이 적용되지 않는건가요? SearchResult를 클라이언트 컴포넌트로 바꿔야지 해결되는 문제인가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
8회 기출유형 작업형3 문제 1-1 "0.05 이상"이면은 >=로 찾아야 하는게 아닌가요? 영상에서는 >로 작성하셔서 문의드립니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
3사분위수와 1사분위수의 차를 구하는 문제에서 결측값이 있는 컬럼들의 결측값을 제거한 후에 즉 전처리를 한후에 답을 구하면 안되는거죠?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd train=pd.read_csv("train.csv") test=pd.read_csv("test.csv") print(train.shape) print(test.shape) train.info() cols=train.select_dtypes(include="O").columns cols from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) target=train.pop("TravelInsurance") #데이터분할하기 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=2022) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(n_estimators=800,max_depth=9,random_state=2022) model.fit(X_tr,y_tr) pred=model.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val,pred[:,1])) pred=model.predict_proba(test) print(test.shape) print(pred.shape) submit= pd.DataFrame({ "index":test.index, "pred" :pred[:,1] }) submit.to_csv("9999.csv",index=False) y_test=pd.read_csv("y_test.csv") roc_auc_score(y_test,pred)
해결됨
한 입 크기로 잘라먹는 Next.js
궁금한 내용 "NextJS에서 클라이언트 컴포넌트도 SSR을 수행하는데, 상호작용이 불가능한 정도의 SSR을 수행하여 리액트 트리를 구성하여 HTML을 만들고, HTML과 함께 클라이언트에 자바스크립트 번들 형태(하이드레이션 용도)로 전달된다." 라고 알고 있는데 맞는 말일까요? 그렇다면, '첫 페이지 로드 시'에만 1번과 같이 동작하고 첫 페이지가 아닌 '다른 페이지'에 들어갈 땐 CSR처럼(JS번들을 클라이언트에게 전달하여 브라우저 단에서 리액트 생명주기 시작) 동작한다면, 강의 중 나온 SearchBar 컴포넌트는 빌드 단계에 렌더링되는 컴포넌트 안에 있다하더라도 CSR될 것인데 Suspense로 래핑하여 클라이언트 단에서 렌더링이 되게끔 강제할 필요가 없지 않나요? 클라이언트 컴포넌트로 선언된 페이지 컴포넌트(create 페이지)가 next/link를 통해 프리패칭된 것을 네트워크 탭을 통해 확인했습니다. 다만, 클라이언트 페이지 컴포넌트 임에도 RSC Playload로 가져온 것을 확인했는데, 이것은 왜 그런 걸까요? 첫 페이지 로드 이후 페이지 이동 시에 CSR로 동작한다하더라도 진입하는 페이지의 RSC Payload와 JS번들은 주기적으로 서버로부터 가져와야하지 않나요? 아래의 그림에는 JS 실행 전에 서버로부터 가져오는 단계가 보이지 않는데 프리 패칭 과정이 생략된 걸까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
혼자 드디어 처음으로 외워서 작성해본 2유형코드입니다~ 평가점수가 저정도 나오는데 아무래도 수치형을 스케일링하지않아서 일까요? 아니면 원핫인코딩이 더 적절한거였을까요? 아니면 저정도 점수여도 안전한 구역일까요? import pandas as pd train=pd.read_csv("train.csv") test=pd.read_csv("test.csv") print(train.shape) print(test.shape) train.info() cols=train.select_dtypes(include="O").columns cols from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) target=train.pop("TravelInsurance") #데이터분할하기 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=2022) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_tr,y_tr) pred=model.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val,pred[:,1])) #0.7486363636363635
미해결
Airflow 마스터 클래스
Broken DAG: [/opt/airflow/dags/dags_bash_ operator.py ] Traceback (most recent call last): File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 1063, in source_to_code File "<frozen importlib._bootstrap>", line 488, in call with_frames_removed File "/opt/airflow/dags/dags_bash_ operator.py ", line 24 bash_t1 >> bash_t2 ^ IndentationError: unindent does not match any outer indentation level 이런 에러가 났는데요 소스에서 확인해보니 from airflow.operators.bash import BashOperator ㅇ airflow.operators.bash 에 ~~~~~~ 이렇게 되어 있네요. 강사님 따라 그대로 했는데 에러가 왜 난걸까요?
해결됨
아바타 커뮤니티앱 만들기 (React Native Expo)
안녕하세요, 강사님. 좋은 강의 감사히 듣고 있습니다! 현재 실제 앱 출시를 목표로 개발을 시작하려고 하는데, Expo와 CLI 중 어떤 방식으로 진행할지 고민 중입니다. 공식 문서에서도 Expo를 권장하고 있고, Prebuild 기능 덕분에 대부분의 네이티브 라이브러리도 사용할 수 있고, 성능 최적화도 많이 이루어진 것으로 알고 있습니다. CLI와 Expo 사이의 런타임 성능이나 최종 번들 용량 차이에 대한 정확한 비교 자료가 부족해 선택이 쉽지 않은 상황입니다. 강사님께서 CLI와 Expo를 모두 사용해보셨을 때, 두 방식 간에 실제 체감되는 성능이나 앱 용량 차이가 유의미했는지 궁금합니다. 만약 차이가 크다면 CLI를 선택하는 쪽이 맞을 것 같기도 한데, 강사님의 의견이 듣고 싶습니다. 감사합니다!
해결됨
[파이썬/Python] 문과생도 이해하는 DFS 알고리즘! - 입문편
강의 정말 잘 듣고있습니다. DFS 너무 어려웠는데 저에게 한 줄기 빛 같은 존재십니다..! 원본 문제가 바뀐것같기도 한데, 13565번 백준 원본을 보면 M, N 순서대로 입력을 받는 것 같습니다. M이 행에 해당되고, N이 열에 해당이 되어서 전반적으로 반대가 되어야하고, 강의에서 말씀 주신 이 부분도 def dfs (y, x): global visited, map_, answer, N if y == N: answer = True return y == M 으로 바뀌어야할 것 같은데 맞을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
다른 문제들에서는 train과 test데이터 두개만 주어진채로 계속 들은거같은데 이 문제는 주어진 데이터가 3개인건지.. 제가 앞서 이해했던 문제들의 데이터는 train데이터를 가지고 분할하고 모델링을 한후 validation한 데이터로 pred값을 구하고 실제값과 비교해서 지표로 매겨본후에 최종 test데이터를 넣어서 csv파일로 만드는 순서인데.. 지금 이 문제처럼 데이터가 3개인것은 어떤 차이가있는 것일까요 ㅠㅠ
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
(사진)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
실제 시험 문제에서도 큰 제목으로 '다중 선형 회귀' 이렇게 제시해주는건가요?
미해결
React Native with Expo: 제로초에게 제대로 배우기
npm ls react "react": "19.0.0", npm ls react-native "react-native": "0.79.2", npm ls expo = "expo": "~53.0.9", 문제: expo go 앱에서 제가 빌드한 앱을 실행하면 로딩이 계속되다가 위와 같은 화면이 뜹니다. 터미널에서도 에러를 찾을 수 없어서 이렇게 질문 드립니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요! 앞선 강의와 예제들로, id컬럼같은건 머신러닝에 긍정적인 영향을 주지않고 삭제해도 학습에 무방하다고 단순히 이해했습니다. 원핫인코딩 예제때 item_id 삭제에 대해선 설명주시긴 했지만, 모든 상황에서 Id컬럼은 제외한채 뒷 단계를 진행하는것에 고려사항이 있을지 문의드립니다. cols = ['Item_Fat_Content','Item_Type',' Outlet_Size','Outlet_Location_Type ','Outlet_Type'] *Item_Identifier/Outlet_Identifier 은 제외 # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Item_Identifier 6818 non-null object 1 Item_Weight 5656 non-null float64 2 Item_Fat_Content 6818 non-null object 3 Item_Visibility 6818 non-null float64 4 Item_Type 6818 non-null object 5 Item_MRP 6818 non-null float64 6 Outlet_Identifier 6818 non-null object 7 Outlet_Establishment_Year 6818 non-null int64 8 Outlet_Size 4878 non-null object 9 Outlet_Location_Type 6818 non-null object 10 Outlet_Type 6818 non-null object 11 Item_Outlet_Sales 6818 non-null float64 dtypes: float64(4), int64(1), object(7) memory usage: 639.3+ KB
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 모의고사 노트북링트는 어디에 나와있나요? 코랩에서 문제를 보려고 하는데 찾을 수 없네요ㅠㅠ
해결됨
한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
강의 내용중 12분 00초 정도에 나옵니다. const filteredToDos = getFilterData(); 리랜더링 될 때마다, 해당 함수를 호출하여 결과값을 저장하라는데,,, 이게 무슨말일까요 ???
